Кажется, в ближайшее время постов будет сильно меньше. К сожалению, у меня теперь нет времени для подготовки материалов для группы и канала - я активно пытаюсь закрепиться в другой стране.
Тем не менее, если когда-нибудь война закончится, и Россия встанет на путь демократического развития, то скорее всего активность группы будет восстановлена.
В любом случае вы можете дать нам обратную связь о том, что вам понравилось/не понравилось, что вы хотели бы видеть в группе в будущем.
https://forms.gle/kqW8t4jHBRYNMmPW8

Всем успехов и здоровья.

Уже в понедельник стартует ML Zoomcamp для тех, кто хочет научиться обращаться с моделями машинного обучения.
https://datatalks.club/courses/2021-winter-ml-zoomcamp.html
Более подробно тут: https://github.com/alexeygrigorev/mlbookcamp-code/tree/master/course-zoomcamp

Небольшой анонс: открытие бесед и совместное прохождение курсов по статистике.

Сегодня мы вернули к жизни беседы вк. Поэтому если вы только начинаете свой путь python, то можете смело браться за начальный курс (https://stepik.org/58852). Если возникают вопросы, то смело гуглите их, а потом задавайте их либо в беседах вк, либо в телеграм-чате (https://t.me/learnpythonforfun_chat). Не забудьте перед этим ознакомиться с правилами нашей группы - это существенно повысит шансы на успех (https://vk.com/@learnpythonforfun-pravila-gruppy-i-ch..).

А еще мы решили начать совместное "прохождение" курсов по статистике на степике. Мы решили попробовать взять один курс, идти по нему, а параллельно этому обсуждать тему в телеграмм-чате (https://t.me/datascienceforfun_chat). Прохождение обещает быть растянутым во времени и с кучей доп. материалов. Надеюсь, что такой формат окажется менее стрессовым и более успешным.

P. S. Если у вас есть предложения по материалам и активностям, пишите их в комментариях или в личку группы.

Новый набор в школу глубокого обучения. Подача материала хромает (по моему мнению), зато бесплатно.
https://vk.com/wall-155161349_1543

Напоминаю, что мы начали совместное прохождение курса по статистике на степике (https://stepik.org/course/76).
Курс довольно простой, проходим мы его медленно и стараемся обсуждать по мере прохождения.
Проходим мы его в чате изучения data science (https://t.me/datascienceforfun_chat), там действуют те же правила, что и в нашей группе (https://vk.com/@learnpythonforfun-pravila-gruppy-i-chatov).

Как я когда-то обещал, у нас будет небольшой уклон в data science и статистику. Вот небольшая статья про различные встроенные датасеты в разных пакетах python:
https://kolesnikov.ga/Datasets_in_Python/

@teplitsa (Теплица социальных технологий) выпустила брошюру о том, как избежать мобилизации: https://te-st.ru/2022/09/21/mobilization

Один из их советов из прямого эфира - залечь на дно. Залечь на дно можно с пользой, к примеру, изучая python на степике по одному из треков из закрепленного сообщения. Получить помощь по python можно в беседах группы или в чате тг (https://t.me/learnpythonforfun_chat).

Всем удачи, берегите себя и своих близких.

Потихоньку изучаем статистику - совсем небольшое задание по мерам центральной тенденции.

Я сделал небольшое задание по медиане, моде и среднему: https://colab.research.google.com/drive/1jmxQOau9H3vfQLQ07jMm8fWT-1_dFOj9?usp=sharing

Google Colab - это среда совместного исполнения кода. Вы можете скопировать этот блокнот в "свой колаб" и попытаться выполнить задания там.

Критику по заданию и формулировкам принимаю.

Чтобы организовать процесс разработки, часто используются гибкие методики разработки (agile). Одна из таких методик - Скрам (scrum).
Неплохое описание скрам можно найти на википедии: https://ru.wikipedia.org/wiki/SCRUM

А руководства по скрам лежат здесь: https://scrumguides.org (на русском языке прикреплено к этому посту).

Интересный материал про то, как data scientist переезжал в Германию:
https://habr.com/ru/post/694846
Там же он делится интересной ссылкой для подготовки к интервью в DS:
https://github.com/rbhatia46/Data-Science-Interview-Resources

tl;dr: мы обновили правила чатов - теперь меньше ограничений на оффтоп, но политика запрещена.

Мы решили, что можно попробовать ослабить контроль за градусом оффтопа, и немного изменили правила. Теперь можно чувствовать себя свободнее и чуть больше оффтопить. Но если вам не нравится, что кто-то заоффтопился, то можете позвать администратора чата или беседы.
https://vk.com/@learnpythonforfun-pravila-gruppy-i-chatov

P. S. Обсуждения политики всё так же запрещены.

А где же еще применяют python?

Мы как-то привыкли, что области применения python: тестирование, бэкенд, data science. А я вам принес пример из области анимации и киноиндустрии.
Оказывается, что в областях, связанных с 3D-моделированием и спецэффектами, активно применяются скриптовые языки. При этом часто скриптовым языком является python. Так, к примеру, python может использоваться для создания и манипулирования объектами в пакете Maya, или для выставления эффектов в пакете Houdini.

Вот, к примеру, один из репозиториев скриптов для Maya:
https://github.com/TrevisanGMW/gt-tools.

Можете заметить, что в папке python-scripts лежат не самые сложные скрипты (пусть и объемные). Поэтому небольшая заметка новичкам: не забывайте и о своей текущей области, может быть в ней вы найдете интересное применение python?

Пара вопросов к тем, кто только хочет стать разработчиком:
- Что вас не устраивает в текущей области?
- Что привлекает в IT-области (кроме денег)?

Когда-то мы собрали несколько историй успеха входа в айти:
https://telegra.ph/Neskolko-istorij-uspeha-11-06

Теперь бы хотелось узнать и о тех, кто только начинает. Пишите в комментариях, если вам есть чем поделиться :)
#истории_успеха

Опрос про измерение времени и производительности.

#python_junior #python #опросы_python #опрос

Опрос про измерение времени и производительности.

#python_junior #python #опросы_python #опрос